# 使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组（visual geometry group）91的VGG网络中。通过使用循环 和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的架构。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# 而一个VGG块与之类似，由一系列卷积层组成，后面再加上用于空间下采样的最大汇聚层。在下面的代码中，我们定义了一 个名为vgg_block的函数来
# 实现一个VGG块。 该函数有三个参数，分别对应于卷积层的数量num_convs、输入通道的数量in_channels 和输出通道的数 量out_channels.
def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):
    layers = []
    for _ in range(num_convs):
        layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1))  # kernel=3 ，padding=1，卷积后维度不变
        layers.append(nn.ReLU())
        in_channels = out_channels  # 更新输入通道完成循环
    layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))  # kernel=2，stride=2，使池化后的每个维度减少一半
    return nn.Sequential(*layers)

# VGG网络，与AlexNet、LeNet一样，VGG网络可以分为两部分：第一部分主要由卷积层和汇聚层组成，第二部分由全连接层组成。
# VGG神经网络连接的几个VGG块（在vgg_block函数中定义）。其中有超参数变量conv_arch。该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。
# 全连接模块则与AlexNet中的相同。原始VGG网络有5个卷积块，其中前两个块各有一个卷积层，后三个块各包含两个卷积层。第一个模块有64个 输出通道，
# 每个后续模块将输出通道数量翻倍，直到该数字达到512。由于该网络使用8个卷积层和3个全连接 层，因此它通常被称为VGG-11。
conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512))
def vgg(conv_arch):
    conv_blks = []
    in_channels = 1
    # 卷积层部分
    for(num_convs, out_channels) in conv_arch:
        conv_blks.append(vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels))
        in_channels = out_channels

    return nn.Sequential(
        *conv_blks, nn.Flatten(),
        # 全连接层部分
        nn.Linear(out_channels * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
        nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),nn.Dropout(0.5),
        nn.Linear(4096, 10))

# 接下来，我们将构建一个高度和宽度为224的单通道数据样本，以观察每个层输出的形状。
net = vgg(conv_arch)
X = torch.randn(1, 1, 224, 224)
for blk in net:
    X = blk(X)
    print(blk.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape)

# 训练模型，由于VGG-11比AlexNet计算量更大，因此我们构建了一个通道数较少的网络，足够用于训练Fashion-MNIST数 据集。
ratio = 4
small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch]
net = vgg(small_conv_arch)

lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

# 小结
# • VGG-11使用可复用的卷积块构造网络。不同的VGG模型可通过每个块中卷积层数量和输出通道数量的 差异来定义。
# • 块的使用导致网络定义的非常简洁。使用块可以有效地设计复杂的网络。
# • 在VGG论文中，Simonyan和Ziserman尝试了各种架构。特别是他们发现深层且窄的卷积（即3 × 3）比 较浅层且宽的卷积更有效。
